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Enregistrement W4229335597 · doi:10.3390/diagnostics12051171

Current Scientific Research Trends on Salivary Biomarkers: A Bibliometric Analysis

2022· article· en· W4229335597 sur OpenAlexaff
Beenish Fatima Alam, Saqib Ali, Rasha AlSheikh, Asim Mustafa Khan, Muntasar T. Al Hinai, Imran Farooq

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)BibliometricsData scienceManagement scienceMedicineComputer scienceLibrary scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salivary biomarkers are indicators of many biological and pathological conditions and provide further information regarding the early detection of diseases. This bibliometric analysis aims to identify and evaluate the scientific literature addressing salivary biomarkers from a dental perspective, to identify the most prolific organizations, authors, journals, countries, and keywords used within this research domain. An electronic search was performed using Elsevier’s Scopus database. From a total of 587 retrieved papers (published between 1997 and 2021), 399 were selected. For the data analysis and its visualization, the title of the articles, year of publication, countries, authors, journals, articles, and keywords were analyzed using Microsoft Excel and VOSviewer (a bibliometric software program). An increase in the number of publications was identified from 1997 to 2021. The United States (U.S.) published the most papers (84) and received the highest citations (3778), followed by India and Brazil. The Journal of Periodontology published the highest number of articles (39) that received the highest citations. The University of Kentucky from the U.S. published most of the papers related to salivary biomarkers that received the highest citations. Timo Sorsa published the most papers (14 papers), while Craig Miller was the highest cited author (754 citations). Concerning the highly cited papers, a paper by Micheal et al., published in 2010, received the highest citations (487 citations). “Saliva”, followed by “human”, were the most common keywords used by the authors in the papers related to salivary biomarkers. The findings of this analysis revealed an increase in salivary biomarker-related publications that positively influenced the number of citations each paper received. The U.S. produced the most publications that received the highest citations, and the University of Kentucky, U.S., was the most prominent. The articles were mostly published in the Journal of Periodontology and received the highest number of citations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,1520,364
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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